机器阅读理解(Machine Reading Comprehension,MRC)是一种利用算法使计算机理解文章语义并回答相关问题的技术。由于文章和问题均采用人类语言的形式,因此机器阅读理解属于自然语言处理(NLP)的范畴,也是其中最新最热门的课题之一。近些年来,随着机器学习,特别是深度学习的发展,机器阅读理解研究有了长足的进步,并在智能客服、智能教育等实际应用中崭露头角。
OSCHINA 本期高手问答(2020 年 05 月 25 日 —— 2020 年 05 月 31 日)邀请到了来自微软的朱晨光老师与大家一起进行【机器阅读理解】,可讨论的问题包括但不限于: 机器阅读理解的模型架构、预训练模型在机器阅读理解领域的进展、机器阅读理解在工业界中的实际应用等等。
嘉宾简介
朱晨光,微软公司自然语言处理高级研究员、斯坦福大学计算机系博士。负责自然语言处理研究与开发、对话机器人的语义理解、机器阅读理解研究等,精通人工智能、深度学习与自然语言处理,尤其擅长机器阅读理解、文本总结、对话处理等方向。带领团队负责客服对话机器人的语义理解与分析,进行机器阅读理解研究,在斯坦福大学举办的 SQuAD 1.0 机器阅读理解竞赛中获得全球第一名,在 CoQA 对话阅读理解竞赛中成绩超过人类水平并获得第一名。在人工智能和自然语言处理顶级会议 ICLR、ACL、EMNLP、NAACL 中发表多篇文章。著有《机器阅读理解:算法与实践》一书。
为了鼓励大家踊跃提问与学习,【机械工业出版社华章图书】会在这期高手问答结束后从提问者中抽取 5 名幸运读者赠予《机器阅读理解:算法与实践》一书。
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OSCHINA 高手问答一贯的风格,不欢迎任何与主题无关的讨论和喷子。
下面欢迎大家向朱晨光老师 @微软朱晨光 积极提问,直接回帖提问即可。
@微软朱晨光 非法文字识别,有什么比较好的框架吗?python的有现成的吗
@微软朱晨光 机器阅读分词工具,推荐用哪个?文章分类识别是怎么做的?
厉害了
@微软朱晨光 微软C#在人工智能方面,相关的资料确实不如Python,需要加油,希望能抽中。当前在用Python的TensorFlow库来做深度学习的应用,不知书中提到的技术走的是那一条技术路线?C#整合TensorFlow是否成熟?